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研究生： 黃盈彬
Ying-Pin Huang
論文名稱： 不連續序列資料挖掘之研究—以股市為例
指導教授： 謝浩明
How-Ming Shieh
口試委員:
學位類別： 碩士
Master
系所名稱： 管理學院 - 資訊管理學系
Department of Information Management
畢業學年度： 90
語文別： 中文
論文頁數： 56
中文關鍵詞： 資料挖掘 、關連規則 、多屬性序列式資料 、不連續序列
外文關鍵詞： Data Mining
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    • 資料挖掘是在資料庫中找尋時常發生的既定規則，利用資料挖掘的技術，可以在大量的交易資料中挖掘出有趣的規則或是特性，這些規則或是特性可以提供我們做為決策參考之用。
    以往在多屬性序列式資料的研究中，僅在挖掘具有連續性的序列樣式，對於不連續的序列樣式並無太多的論述。而本論文以LSS演算法為基礎，發展出適合多屬性序列式資料的DSS（Discontinuous Set of Sequence）演算法，並且改善了LSS演算法不能挖掘出不連續序列的特性。此演算法利用模糊集合的概念，將具有連續性的數值屬性轉換適合的語意，再利用DSS演算法的區間搜尋的方式，使得其不但可以找出連續性的序列樣式，也可以找出不連續的序列樣式，最後利用股市的資料來驗證此演算法的可行性。

    第一章 緒論 1 第一節 研究動機 1 第二節 研究目的 2 第三節 研究範圍 3 第四節 論文架構 3 第二章 文獻回顧 5 第一節 資料挖掘 5 第一小節 挖掘關聯規則 6 第二小節 資料歸納法 9 第三小節 序列資料挖掘 14 第二節 多屬性序列式資料 15 第三節 模糊集合 16 第四節 股價分析法 21 第三章 多屬性序列式資料結構 23 第一節 原始資料 23 第二節 屬性值切割 25 第四章 演算法 32 第一節 門檻值定義 32 第二節 序列集合 33 第三節 DSS演算法 34 第四節 推導後的關聯規則型式 37 第五章 系統實驗 40 第一節 系統介紹 40 第二節 系統介面 41 第三節 產生序列樣式 42 第四節 規則檢驗 46 第六章 結論與建議 54 第一節 結論與貢獻 54 第二節 未來研究方向與建議 55 參考文獻 56 表1-1 某序列樣式 2 表2-1 Database D 7 表2-2 pass1 C1與L1 7 表2-3 pass2 C2與L2 8 表2-4 pass 3 C3與L3 8 表2-5 原始資料表, 資料來源[7] 11 表2-6 過濾Graduate屬性, 資料來源[7] 12 表2-7 移除屬性Name, 資料來源[7] 12 表2-8 累加vote值, 資料來源[7] 13 表2-9 資料來源[7] 13 表2-10 資料來源[25] 18 表2-11 資料來源[24] 22 表3-1 各指標的語意 26 表3-2 某上市公司之股市原始資料 29 表3-3 轉換成技術指標 30 表3-4 轉換成語意變數 31 表4-1 1B1C1G 38 表4-2 1B1C1G®1D 38 表4-3 1B1C1G 38 表4-4 1B1C1G®1D 39 表5-1 計算出所有的類別支持度 42 表5-2 去除掉未過門檻值的類別 43 表5-3 第一回合的（L1） 44 表5-4 第三回的候選序列 45 表5-5 某公司的關聯規則 47 表5-6 訓練資料中出現1Y的次數分布 47 表5-7 測試資料中出現1Y的次數分布 48 表5-8 卡方齊一性檢定 48 表5-9 A公司序列為5的關聯規則 49 表5-10 B公司序列為5的關聯規則 49 表5-11 C公司序列為5的關聯規則 49 表5-12 A公司的序列 50 表5-13 B公司的序列樣式 51 表5-14 B公司的序列樣式(續) 52 表5-15 C公司的序列樣式 53 圖2-1 Apriori 演算法 7 圖2-2 屬性City 的概念階層 10 圖2-3 某大學學生的原始概念階層, 資料來源[7] 11 圖2-4 電流的明確集合 17 圖2-5 體溫的模糊集合 18 圖2-6 以明確集合與模糊集合分別定義“天氣舒適度” 19 圖2-7 四種標準歸屬函數 資料來源[13] 20 圖2-8 天氣舒適度的標準歸屬函數 20 圖3-1 相對強弱指標 26 圖3-2 心理線 27 圖3-3 乖離率 27 圖3-4 買賣氣勢指標 28 圖3-5 量強弱指標 28 圖4-1 L1 JION L1 33 圖4-2 DSS演算法 36 圖5-1 系統流程 40 圖5-2 系統主畫面 41

    參考文獻
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